ASUS GTX TITAN

NVIDIA Kepler GK110 arhitektura

Kepler GK110 grafički čip je svoju primenu našao pre svega u serverskim rešenjima kompanije NVIDIA i njihovom proizvodu pod nazivom Tesla, konkretno u modelima K20/K20X. Tesla grafički akceleratori predstavljaju high end rešenja koja su pre svega namenjena svetu “super kompjutera” koji služe za izvršavanje raznih proračuna. Ako bismo se se služili najprostijim mogućim izrazima, primenu ovakvog GPU rešenja bi mogli protumačiti kao “GPU computing”. Odavno je poznato da su čipovi grafičkih karti neuporedivo brži kada su u pitanju performanse koje zahtevaju rad sa velikim brojem podataka i veliku preciznost tokom izračunavanja određenih matematičkih funkcija. Cela priča se vrti oko toga da sam GPU, u ovom slučaju Kepler omogućava ubrzanje aplikacija koje razumeju i koriste CUDA programski jezik i paralelno sa CPU-om izvršavaju zadatke.

Tokom godina grafički čipovi su evoluirali u gomilu malih procesora ili bolje reći jezgara, svima nama poznatih kao “shader”-i. Cela priča sa šejderima je počela jako davno, i tada je kompanija NVIDIA shvatila da njihovi grafički čipovi izvršavaju matematičke proračune jako dobro u odnosu na tadašnja CPU rešenja. Tokom 2000. godine naučnici su krenuli u testiranje GPU rešenja u okviru velikog spektra raznih naučnih proračuna. Ovaj potez je tada okarakterisan kao GPGPU – General Purpose computation on GPU.

Korišćenjem GPU procesuiranja podataka, korisnici i naučne ustanove su zaključili da su dobici u performansama neuporedivo bolji nego sa klasičnim CPU rešenjima (preko 100 puta bolji) i logično su se nametnula praktična primena ovakvih rešenja. Da bi to bilo moguće, bilo je potrebno prilagođavanje i upotreba već postojećih API-ja kao što su OpenGL i Cg jezik. Cg jezik je jako sličan klasičnim programskim jezicima kao što su C/C++ koji su morali biti dodatno modifikovani da bi se omogućilo korišćenje ovih jezika u GPU svetu.

Kompanija NVIDIA je prepoznavši potencijal koji može uneti u svet nauke i visoko tehnoloških institucija, krenula u investiranje i pravljenje GPU rešenja potpuno programibilnim. Da priča budu još bolja, NVIDIA se potrudila da sintaksu programskog jezika, čuvene CUDA-e, učini što sličnijim ljudima koji već imaju iskustva u programiranju sa već spomenutim C/C++ programskim jezicima.

Ako želite da saznate nešto više o samoj CUDA tehnologiji i šta zapravo ista može da ponudi profesionalnim korisnicima, možete posetiti sledeći LINK. Nastavljamo dalje sa testom.